Traitement du Signal, Vol. 10, No. 1, 1993 UNE NOUVELLE ...

Traitement du Signal, Vol. 10, No. 1, 19934.2 Prédiction en compression d’images4.2.1 Contexte et idée généraleLa compression d’images est un problème qui connaît actuellement une attention soutenue. Pourune revue des techniques habituelles de compression d’images, on pourra consulter par exemple[2] et [4].Nous avons présenté dans une autre publication [1] une méthode de compression d’imagesmettant en œuvre l’algorithme de Kohonen [5]. L’algorithme de Kohonen est un algorithmed’auto-organisation qui s’inspire d’un modèle de réseaux de neurones à connexions latérales.L’application de cet algorithme à la compression d’images a également été étudiée dans [6].Notons dès à présent, car nous allons revenir sur ce point, que ces approches utilisent les capacitésde Quantication Vectorielle de l’algorithme de Kohonen, mais n’exploitent pas du tout sespropriétés de conservation de la topologie. L’algorithme de Kohonen est utilisé pour créer undictionnaire de blocs de référence (par exemple des blocs de 3x3 pixels). La compression consisteà remplacer chaque bloc de l’image par l’index du bloc du dictionnaire qui s’en rapproche le plus.A la reconstruction, on remplace chaque index par le bloc correspondant dans le dictionnaire.FIG. 13: image des index (dictionnaire créé par Kohonen)A titre d’illustration, une image de télévision a été comprimée grâce à cette méthode. Undictionnaire de 256 blocs de référence a été créé en utilisant l’algorithme de Kohonen. Ces 256blocs sont indexés de 0 à 255. La compression a consisté à remplacer chaque bloc de 3x3 pixels del’image source par l’index du bloc du dictionnaire qui le représente le mieux (au sens de l’erreurquadratique). Si on représente ces index sous forme de luminance, on obtient une nouvelle image,19